新型城鎮化對糧食綠色全要素生產率的影響*-兼論中介效應與調節效應

路雯晶 ,陳衛洪,2**

(1.貴州大學經濟學院 貴陽 550000;2.貴州省丹穴山樸門永續發展有限公司 長順 550700)

糧食安全是國家安全的重要基礎,2003 年以來,中央一號文件持續聚焦農業發展,糧食安全始終放在突出地位。2015 年以來中國糧食產量均高于6500 億kg[1],呈現出了良好的增長態勢,基本實現糧食自給。然而近些年來隨著糧食生產過程中化肥、農藥投入的不斷增加,耕地資源的日益緊張已危及到中國糧食安全的可持續發展[2]。僅僅依靠化肥、農藥等高污染、高排放的要素投入促進糧食增產的傳統發展模式已然難以為繼,糧食產業迫切需要向資源節約型、環境友好型的高質量發展轉型[3]。2022 年中央一號文件也指出要大力開展綠色高質高效行動,提升糧食生產綠色技術應用。糧食綠色全要素生產 率(green total factor productivity,GTFP)的增長是實現糧食增產方式從粗放型到集約型轉變的主要途徑和重要手段[4],也是衡量糧食質量、效率及綠色增產的綜合性指標。

2014 年黨中央、國務院印發《國家新型城鎮化規劃(2014—2020 年)》首次提出構建人文、智慧、綠色并存的新型城鎮,并指出城鎮化發展對解決“三農”問題具有重要積極作用。2022 年國務院發改委牽頭、聯合多個部門編制了《全面推進鄉村振興和新型城鎮化》,新型城鎮化的發展是必然趨勢,也是直接影響農業特別是糧食產業綠色可持續發展的重要因素。在新時代背景下,將新型城鎮化建設納入糧食綠色生產發展的研究框架中并探索其影響效應,在繼續推動新型城鎮化健康穩步發展的同時發揮其對糧食GTFP 的帶動作用,對于保障糧食安全、促進城鄉統籌發展具有重要現實意義。技術作為現代先進的生產要素,對糧食綠色生產有著不可忽視的作用。技術進步在促進糧食增收的同時,被認為是實現生態環境保護和產業綠色發展的重要途徑[5]。尤其在新型城鎮化背景下,技術創新水平不斷提升,勢必對糧食GTFP 造成一定的影響。因此,科學分析新型城鎮化對技術創新的影響,從而探尋技術創新在新型城鎮化對糧食GTFP 影響中的中介效應具有重要意義。

當前國內外相關研究多從3 個層面展開: 一是對糧食GTFP 相關內容的探討,主要包括糧食GTFP 的含義、測算體系和測算方法。多數學者認為,糧食全要素生產率是糧食產出增長不能歸因于有形要素投入的其余增長部分[2,6],而糧食GTFP 是在此基礎上將環境因素考慮在內,將綠色要素納入對糧食生產績效的客觀評價[7]。關于糧食GTFP 的測算體系,主要包含投入、期望產出和非期望產出變量,投入變量中多數學者選用勞動力、土地、資源、資本等要素;期望產出中,大多數學者將糧食總產量視為期望產出變量,極少數學者創新性地將糧食生產碳匯總量的生態效應考慮在內[8];非期望產出中,大部分研究將化肥、農藥、柴油、翻耕等作為糧食生產過程中的主要碳源,也有部分學者把糧食生產面源污染納入非期望產出[3]。關于糧食GTFP 的測算方法,SBM (Slack Based Measure)模型能夠克服傳統數據包絡分析(Data Envelopment Analysis,DEA)方法的缺陷且能把包含環境因素的非期望產出納入其中,因此多數學者采用SBM 模型并結合GML (Global Malmquist_Luenberger)生產率指數測算糧食GTFP[8]。二是關于新型城鎮化的研究。多數學者認為新型城鎮化是在傳統城鎮化基礎上增加了一些新的內涵。它以人民為中心,滿足人民的需求,集人口、經濟、生態、社會、環境、空間、制度等多維度的發展過程[9-12],同時要求在其發展過程中能夠統籌城市農村協調發展,實現城鄉一體化的基本目標[13]。如何度量新型城鎮化發展,也是學者們研究的熱點,目前主要包含單一指標法和綜合指標法[14]。隨著新型城鎮化進程的推進,其內涵不斷豐富、功能不斷提升,單一指標已經不能準確反映新型城鎮化發展的實際水平,因此學者們開始嘗試構建復合指標體系,運用熵值法或改進的熵值法對新型城鎮化綜合發展水平進行全面評價[15-16]。三是關于城鎮化與糧食生產。多數學者認為城鎮化發展有利于農村勞動力的非農轉移,促進農地的規?；?、集約化和專業化生產,有效提高生產發展條件,進而影響糧食綠色生產[17]。然而另一方面,有學者認為新型城鎮化會加劇土地和勞動力資源的需求,生產要素向非農產業轉移帶來的城鄉收入差距的增大會導致農民種糧意愿降低。而科技水平的提高,一定程度上可以不斷完善農業生產條件,促進糧食生產安全發展[18]。

綜上所述,已有文獻對新型城鎮化和糧食GTFP進行了許多有價值的研究,但目前學界鮮有文獻基于技術創新的中介視角來系統研究新型城鎮化對糧食GTFP 的影響,且較少把人力資本因素納入此分析框架,然而新型城鎮化建設對糧食GTFP 的影響中農村地區的人力資本水平發揮著重要作用?；诖?本研究以新型城鎮化為切入點,以中國31 省為研究區域(不包含香港、澳門、臺灣地區),探索新型城鎮化對糧食GTFP 的影響和技術創新的中介效應,以及農村人力資本水平在新型城鎮化進程中發揮的調節效應,希冀在加速推動新型城鎮化的進程中為提高我國糧食GTFP 提供一定的參考價值。

1 理論機制與研究假設

1.1 新型城鎮化對糧食綠色全要素生產率的直接影響

新型城鎮化是影響我國糧食產業綠色發展的重要因素。本文主要從規模經濟效應、擴散效應、要素資源優化配置效應和環境影響效應4 個方面分析新型城鎮化建設對糧食綠色生產的影響。1)規模經濟效應。新型城鎮化進程中伴隨的產業擴張、結構升級和功能提升,提供了更多的就業崗位和宜居環境,在“逐利”動機驅動下,部分農村種糧勞動力向城鎮轉移,大量農村土地被釋放,為糧食生產規模化經營和現代化發展提供了契機,在此過程中有效推動了糧食綠色技術進步和技術效率改善,進而促進糧食GTFP 的提升。2)擴散效應。新型城鎮化有助于打破城鄉壁壘促使城鄉之間的聯系更加緊密,進而對農村地區發揮技術擴散和知識、資本溢出效應,能有效促進農戶對綠色技術的吸收、應用以及高效管理經驗的獲得,為糧食產業綠色發展創造新契機。3)要素資源優化配置效應。傳統糧食產業要素資源配置有限且配置效率較為低下,不利于糧食GTFP 的提高。在新型城鎮化過程中,資本、技術、管理和知識等要素向農村地區輻射,實現要素自由流動與充分共享,進而在要素系統整合中促進各類生產要素在更高層次、更深領域的優化配置,有利于提升糧食綠色生產效率。4)環境影響效應。城鎮化初期出現的盲目擴張現象易造成大量資源消耗和耕地污染,阻礙糧食GTFP 的提高。然而隨著新型城鎮化的建設,政府環境規制力度不斷增強,加之居民對生態宜居的追求,會更加注重生態保護和資源合理利用,同時城鎮生態文明建設的示范作用會對農村地區及糧食生產者的環保意識帶來外溢效應,促進糧食GTFP提升。因此本文提出假設一:

H1: 新型城鎮化能顯著促進糧食GTFP 提高。

1.2 技術創新在新型城鎮化促進糧食綠色全要素生產率的中介效應

H2: 新型城鎮化通過技術創新對糧食GTFP 具有正向影響。

1.3 農村人力資本的調節效應

在現代產業發展中人力資本是眾多生產要素中最具能動性及創造性的,對勞動生產率及產業綠色經濟增長具有重要作用[22]。人力資本是附著在勞動者身上的資本,主要通過3 方面的人力投資形成。一是基于醫療保險支出的健康性人力資本。早在人力資本形成初期,Becker[23]就指出,健康也是一種重要的人力資本形式,能推動經濟增長。在新型城鎮化進程中,大量青壯年勞動力向城鎮轉移,這時健康性人力資本水平尤為重要,既可以提升糧食生產勞動力要素供給規模,又能改善要素供給質量。二是基于教育和培訓支出的教育性人力資本。新型城鎮化的擴散效應促使技術、裝備和管理等現代生產要素向農村流動,教育性人力資本的提升有助于種糧勞動力更容易接受、傳播并熟練應用這些先進要素,在促進資源優化配置的同時又能提升生產經營決策效率。三是基于交通、通訊投資的遷移性人力資本。遷移性人力資本的增強能使種糧勞動力在新型城鎮化建設的機遇中有效獲取更先進的技術知識、管理經驗和更廣泛的市場信息、社會資本,有助于緩解城鄉之間的“信息鴻溝”并提高農村種糧農戶的市場融合及參與效能,推動糧食產業綠色技術進步與生產效率提高?；诖?本文提出研究假設三:

H3: 農村人力資本在新型城鎮化對糧食GTFP影響中發揮正向調節作用。

2 模型設定、變量選取與數據來源

2.1 模型設定

基于上述理論分析,本文進一步通過實證模型來驗證新型城鎮化對糧食GTFP 的影響。構建以下面板回歸模型:

式中:i為地區,t為時間;GTFPit為糧食GTFP;εit為隨機擾動項;URit為核心解釋變量新型城鎮化發展水平;controlit表示一組控制變量,包括農業產業結構、農田水利設施、財政支農水平等對被解釋變量產生影響的指標;ui表示非觀測的各省份固定效應。

譚跟我說：“感覺剛進大學時大家還在同一起跑線上，沒想到短短幾年時間，佳佳已經遠遠地把我們甩在身后了。如今，我們只是苦哈哈的小白領，每個月拿四位數的薪水勉強夠花，人家卻已經是名校海歸學霸、90后CEO和美女老板了。你說差距怎么這么大，她是怎么做到的？”

為檢驗新型城鎮化影響糧食GTFP 的作用機制,確定技術創新在新型城鎮化促進糧食GTFP 的增長中發揮中介效應,構建以下模型:

式中: INNit表示中介變量技術創新。并在以上模型的基礎上進行Bootstrap 和Sobel 檢驗。

為了驗證農村人力資本約束下新型城鎮化對糧食GTFP 的影響,借鑒溫忠麟等[24]的做法,納入新型城鎮化與農村人力資本的交乘項。并將新型城鎮化和農村人力資本分別做中心化變換,得到c_UR 和c_HUM。本文構建檢驗調節效應的面板回歸模型如下:

式中: c_HUMit為中心化的農村人力資本,其中包含健康性人力資本(HH)、教育性人力資本(HE)和遷移性人力資本(HT)。

2.2 變量選取

1)被解釋變量: 糧食GTFP。本文采用SBMGML 模型進行測算。參照相關研究,采用累積全要素生產率(TFP)增長值來衡量。以2007 年為基期并把該年的糧食GTFP 設為1,其余年份轉化為以2007 為基期的累積形式。其中,糧食投入產出變量選取如下: ①產出指標。期望產出以糧食總產量表示;借鑒劉亦文等[25]的方法,以化肥、農藥、農膜、柴油、翻耕及灌溉等六大污染源折算的碳排放總量作為非期望產出。并參考龔銳等[26]的做法,用公式計算,其中E表示各省糧食生產碳排放總量,Ei表示不同碳源排放量,Ti表示糧食生產中各碳源總量,δi表示糧食生產中各碳源排放系數。各排放系數及來源見表1。②投入指標。選取糧食生產中的勞動力、土地、化肥、農藥、農膜、機械和水資源等7 個指標作為投入指標。糧食生產作為農業中的一部分,以上投入要素多是農業大口徑的統計數據,為保證測算結果精確性,借鑒閔銳等[27]的做法,采用權重系數法將各生產要素從廣義的農業投入中剝離。權重系數有兩種:A=(農業產值/農林牧漁總產值)×(糧食播種面積/農作物播種總面積),B=糧食播種面積/農作物播種總面積。其中糧食生產土地投入仍使用糧食播種面積,糧食生產勞動力投入=系數A×第一產業從業人員,其余投入要素均乘以系數B。

表1 糧食生產碳排放系數及來源Table 1 Carbon emission coefficient and sources of grain production

2)核心解釋變量。新型城鎮化綜合發展水平(UR)。結合新型城鎮化的思想內涵并進一步參考相關文獻[11,28],選取人口、空間、經濟、社會、生態城鎮化及城鄉一體化6 個維度作為一級指標,選取城鎮人口比重、城鎮人口密度等22 項作為二級指標,構建新型城鎮化綜合發展水平評價體系(表2),并運用熵值法對新型城鎮化水平進行測度。

表2 新型城鎮化發展水平評價指標體系Table 2 Evaluation indexes system of new urbanization level

3)控制變量。借鑒相關文獻,選取以下控制變量: ①農業產業結構(AST)。新型城鎮化進程中生產要素自由流動程度加快,政策制度及整體規劃也在不斷調整,促使農業內部糧食作物與其他農作物的生產結構和要素比例配置結構發生改變,進而影響糧食GTFP。②農田水利設施(AIF)。農田水利設施建設對糧食GTFP 變化有直接影響,一般情況下灌溉條件越好的耕地,農田水利設施越完善越有利于糧食生產。③財政支農水平(FSA)。財政投入能夠直接降低糧食生產的成本,增加對農民的扶持力度,在一定程度上會對農民種糧積極性的高低、綠色生產技術的采納及農業現代化的進程造成重要影響。④自然災害程度(NAT)。氣候環境在糧食生產過程中不容忽視,不僅會導致糧食產量損失和質量下降,還會影響種糧勞動力生產要素投入,該文使用受災率反映不可控的氣候因素。⑤工業化水平(IND)。工業化導致的空氣和重金屬污染及對耕地資源的擠壓抑制糧食GTFP 增長。

4)中介變量: 技術創新(INN)。

5)調節變量: 健康性人力資本(HH)、教育性人力資本(HE)和遷移性人力資本(HT)。

2.3 數據來源及描述性統計

鑒于數據的連續性、可獲得性與現實狀況,該研究以港澳臺地區以外中國31 個省(直轄市、自治區)為研究對象,選取2007—2021 年的面板數據進行實證研究。其中糧食GTFP 投入產出變量的數據主要來自《中國統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》《中國農村統計年鑒》;新型城鎮化22 項評價指標數據分別來源于《中國統計年鑒》《中國區域經濟統計年鑒》及各省市統計年鑒和國泰安CSMAR數據庫;農業產業結構、農田水利設施、財政支農水平、自然災害程度、工業化水平及技術創新水平的基礎數據來源于《中國統計年鑒》及相關統計資料;農村人力資本數據來源于《中國統計年鑒》及各省市統計年鑒。各變量說明及描述性統計分析見表3。

表3 新型城鎮化對糧食綠色全要素生產率(GTFP)影響相關變量的描述性統計結果Table 3 Descriptive statistical results of related variables about effects of new urbanization on grain green total factor productivity(GTFP)

3 模型估計與結果分析

3.1 糧食綠色全要素生產率和新型城鎮化水平測算分析

3.1.1 糧食綠色全要素生產率時序演進態勢

基于以上投入產出指標和測算方法,本文利用MAXDEA 軟件分別測度出2007—2021 年全國糧食GTFP,并分解出技術進步(GTC)和技術效率變化(GEC) (表4)。同時測算了2007—2021 年分省域的糧食GTFP 的變化情況,限于篇幅原因,大致以4 年為“間隔期”展示了部分年份測度結果(圖1)。

圖1 2007—2021 年不同年份各地區糧食綠色全要素生產率(GTFP)指數及其樣本期內均值Fig.1 Grain green total factor prodcutivity (GTFP) indexes in each region in different years and the mean value from 2007 to 2021

表4 2007—2021 年糧食綠色全要素生產率(GTFP)及其分解項變動情況Table 4 Changes of grain green total factor productivity (GTFP) and its decomposition from 2007 to 2021

從全國層面來看(表4),2007—2021 年我國糧食GTFP 變動指數除2008—2009 年、2009—2010年和2013—2014 年小于1 外,其余年份糧食GTFP變動指數均大于1。說明2007—2021 年間,全國糧食GTFP 除2009 年、2010 年、2014 年稍有下降外,整體呈提高的趨勢。這可能由于“十一五”時期國家雖實行免除農業稅、增加種糧補貼等財政支持政策,刺激了農民種糧積極性和生產效率的提高,但是忽略了生態環境質量和可持續發展問題,造成糧食GTFP 下降;而“十三五”時期提出的“農業農村優先發展”的戰略方針和生態優先、綠色發展的時代主題,促使我國糧食GTFP 穩步提高。從分解結果來看,考察期內中國糧食技術效率和技術進步指數均值均大于1,年均增長分別為0.02%、0.93%,我國糧食生產技術進步的改進優于技術效率,因此技術進步是2007—2021 年我國糧食GTFP 提高的主導因素。

圖1 中,從省域層面來看,糧食主產區內各省份的糧食GTFP 均值均大于1,其中河北、內蒙古、遼寧、吉林及黑龍江5 省(自治區)均值最大,說明2007—2021 年主產區糧食GTFP 都有了一定程度的改進。一般來說,糧食主產區地形平闊,土壤、氣候等自然條件適宜,為糧食生產提供了良好的要素資源和生態條件,有利于糧食作物規模化種植和機械化作業,進而提高糧食綠色經營效率和技術進步。糧食主銷區內各省糧食GTFP 均值也均大于1,其中天津市和上海市兩地提升程度最大,糧食GTFP 年均增長率分別達3.04%和1.69%。糧食主銷區內各省市基本處于經濟實力強、科技創新高的東部地區,資金、人力資本及先進的綠色技術裝備等生產要素資源豐富,對推動糧食GFFP 的提高具有很大優勢。糧食產銷平衡區內除廣西壯族自治區其余省份糧食GTFP 均值均大于1,同時可以發現2007—2008 年超一半省份糧食GTFP小于1,而到2020—2021 年除寧夏其余各省份糧食GTFP 均大于1,說明產銷平衡區各省糧食GTFP 不斷提升,向好發展。產銷平衡區各省大多處于經濟相對落后、地形相對復雜的西部地區,糧食生產方式以粗放型為主且生態保護意識不足,基礎設施和農業科技創新水平也相對滯后,近年由于國家政策向西部傾斜,加大惠農支持并注重生態發展,促使產銷平衡區各省糧食GTFP 快速提升。

3.1.2 糧食GTFP 累積指數和新型城鎮化綜合發展水平的時空分布特征

由于GTFP 指數可以累乘的特性,該文將各年糧食GTFP 轉化為以2007 年為基期(其值設定為1)的累計形式并運用MATLAB 軟件展開核密度估計,對2007—2021 年我國糧食GTFP 累計變化情況及新型城鎮化綜合發展水平進行可視化處理,以此展示兩者的動態演化特征,如圖2 所示。首先是糧食GTFP累計變化的核密度(圖2a),從整體來看該密度函數具有波動向右偏移趨勢,峰值曲折下降,主峰寬度呈逐漸擴大趨勢,表明考察期內我國糧食GTFP 波動提升,省域間糧食GTFP 的差異化呈增大趨勢。從演變特征來看,各年份的核密度曲線從單峰向雙峰轉化,糧食GTFP 的變化逐漸表現出微弱的兩極化特征。關于新型城鎮化發展水平的核密度估計(圖2b),該密度函數曲線整體具有向右偏移趨勢,尤其2013 年表現最為明顯,峰值呈上升趨勢;這表明我國新型城鎮化整體發展水平不斷提高,省域間新型城鎮化水平的差異呈現不斷縮小趨勢。

圖2 2007—2021 年糧食綠色全要素生產率(GTFP)累計指數(a)和新型城鎮化綜合發展水平(b)的核密度圖Fig.2 Kernel density maps of grain green total factor productivity (GTFP) cumulative index (a) and comprehensive development level of new urbanization (b) from 2007 to 2021

3.2 基準回歸檢驗與結果分析

在進行面板實證模型回歸前,為防止變量之間存在多重共線性問題,該文首先進行VIF 檢驗,得到的各變量的最大VIF 值和平均VIF 的數值均小于10,說明變量間不存在高度相關關系。其次運用面板LLC 檢驗法進行單位根檢驗,結果通過了顯著性檢驗,表明各變量數據序列平穩性良好。最后為選擇最佳模型,進行固定效應F 檢驗、LM 檢驗以及Hausman 檢驗,結果顯示P值均小于0.01,固定效應模型為最優模型。

為研究新型城鎮化對糧食GTFP 的影響,本文采用向前逐步回歸的方法依次加入控制變量,以確保本研究基準回歸的估計結果穩健?；貧w結果如表5所示,在逐步加入控制變量的情況下,核心解釋變量新型城鎮化的回歸系數均通過了1%的顯著性檢驗,說明中國新型城鎮化發展水平對糧食GTFP 的提高具有顯著正向影響,假說1 得到驗證。同時表明現階段新型城鎮化發展是糧食GTFP 提升的重要驅動因素,在傳統粗放式生產向現代化轉型升級過程中,新型城鎮化加快了農村剩余勞動力的轉移也為糧食生產帶來了豐富優質的要素資源,極大程度上為糧食產業綠色發展做出了貢獻,正向驅動機制已經生效。糧食GTFP 又可分為技術進步與技術效率,由表5 中模型(7)、(8)可知,新型城鎮化對糧食技術進步具有正向促進作用,而對技術效率的改善具有負向影響。說明新型城鎮化主要通過技術進步促進糧食GTFP 提升?？赡艿脑蚴? 新型城鎮化進程雖然吸收了大量農村剩余勞動力,有利于規?；洜I和專業化發展,但也造成了擇優性轉移下農村優質人力資本的流失,帶來農村空心化和老弱化。農村種糧勞動力健康狀況和勞動動能下降造成的粗放型經營會直接對糧食生產的環保行為與資源節約行為產生影響,加劇化肥過量投入和糧食生產技術效率損失,阻礙糧食綠色技術效率的提高。

表5 新型城鎮化對糧食綠色全要素生產率(GTFP)影響的回歸結果Table 5 Regression results of the impact of new urbanization on grain green total factor productivity (GTFP)

分析控制變量的估計結果可以發現: 1)農業產業結構的回歸系數顯著為正,表明農業產業結構向糧食生產調整有利于發揮技術、知識、人才等現代要素資源優勢對GTFP 的拉動效應。2)農業基礎設施對糧食GTFP 具有顯著的負向影響,農村基礎設施建設一直以來是“三農”發展的短板,且傳統農田水利設施建設相對陳舊,對糧食綠色技術進步產生了抑制作用,需要通過引入如智能灌溉、精準施肥等現代高效節能的新型基礎設施建設或者促進要素質量升級才能減少碳排放和面源污染,促進糧食GTFP 持續提升。3)財政支農水平對糧食GTFP 具有顯著的負向影響,說明地方財政支農增加還未有效改善糧食GTFP,這可能與地方財政支出結構不合理、投資效率不高等問題有關,且目前中國糧食增產還是以化肥、農藥等高污染、高排放的生產要素投入為主,獲得財政補貼后的農戶更易增加此方面的投入,不利于糧食綠色生產。4)自然災害程度對糧食GTFP的影響顯著為負,糧食生產依賴自然環境,自然災害頻發會導致糧食直接減產和化肥、農藥投入增加,阻礙糧食GTFP 的提高。5)工業化水平對糧食GTFP具有顯著的負向影響,工業化進程的加快會導致嚴重的污染且在一定程度上擠占了糧食生產資源,削弱了糧食綠色生產的潛能。

3.3 內生性檢驗

本文加入了一定的控制變量并采用固定效應模型進行實證檢驗,雖然能緩解因遺漏變量所導致的內生性偏誤,但考慮到可能存在的測量誤差、動態面板偏差等內生性問題對本研究實證檢驗結果造成的影響。本文從兩個方面進行內生性檢驗: 一是以滯后一期、滯后二期、滯后三期的新型城鎮化發展水平作為工具變量并采用IV-2SLS 模型再次估計,據Kleibergen-Paap rk LM 和Cragg-Donald Wald F 檢驗結果分別說明拒絕不可識別和存在弱工具變量的原假設。二是使用系統GMM 方法對模型重新估計,AR(1)的P＜0.1,AR(2)的P＞0.1,Hansen 檢驗的P＞0.1,表明工具變量有效且隨機誤差項不存在二階自相關問題。檢驗結果如表6 所示,在控制內生性問題后,新型城鎮化對糧食GTFP 的影響仍是顯著且正向的,說明無論是否考慮內生性,該文結論始終是成立的。

表6 滯后一期、二期、三期的IV-2SLS 和系統GMM 回歸結果Table 6 Regression results of IV-2SLS lagging phase 1,phase 2 and phase 3 and system GMM

3.4 穩健性檢驗

為進一步確保實證檢驗結果可靠,本文通過3 個方面進行穩健性檢驗。一是縮尾處理,為了減少異常值對本文估計結果的影響,對原始數據進行前后5%的縮尾處理;二是重新篩選樣本,考慮到2020 年新冠疫情初次暴發可能存在的影響,剔除2020 年的樣本數據重新回歸;三是更換模型,本文所研究的被解釋變量糧食GTFP 的值為0～2,為受限變量,選擇面板Tobit 模型再一次估計。由穩健性檢驗結果可知(表7),核心解釋變量的回歸系數均在1%的置信水平下顯著,且系數方向和大小與基準回歸結果高度一致,控制變量回歸系數方向也基本相同,證實本文所得結論較為穩健。

3.5 異質性分析

3.5.1 區域異質性分析

運用固定效應模型和滯后一期IV-2SLS 模型分別對糧食三大功能區進行回歸分析。結果如表8 所示,新型城鎮化對糧食主產區和產銷平衡區的GTFP均具有顯著正向影響并主要通過技術進步實現,且對糧食主產區的GTFP 促進作用更大;而對糧食主銷區GTFP 的影響不顯著。新型城鎮化對糧食三大功能區GTFP 的影響作用存在差異性與各地區的綜合發展狀況和資源稟賦條件有著重要聯系。糧食主產區耕地、勞動力等傳統資源豐富,技術、知識、資金等現代要素資源相對欠缺,新型城鎮化快速發展在吸收剩余農村勞動力的同時能夠促進現代先進生產要素向農村擴散,極大程度地激發了糧食主產區的綠色生產潛力。產銷平衡區經濟水平相對落后,糧食產業發展緩慢,目前新型城鎮化的快速發展對其發揮著邊際報酬遞增效應。而糧食主銷區大多是經濟發展水平較高的東部地區,農戶主要從事報酬更高的第二、三產業,兼業化和非糧化現象較為明顯,新型城鎮化發展對糧食GTFP 的拉動效應受限。

表8 新型城鎮化對糧食綠色全要素生產率(GTFP)影響的區域異質性分析回歸結果Table 8 Regression results of regional heterogeneity analysis of the impact of new urbanization on grain green total factor productivity (GTFP)

3.5.2 不同規模異質性分析

新型城鎮化對糧食GTFP 增長的影響,不僅會因為種糧區域而存在差異,還會因為經營規模而有所不同。理論上,隨著經營規模的擴大,糧食生產的商品化程度也會有所提高[29],更傾向于接受和應用各類新技術以提高糧食產量。因此,本文依據種糧勞動力人均糧食播種面積的中位數,將各地區分別劃分為小規模經營和大規模經營地區兩個組別,即當該地區的人均糧食播種面積大于等于該年度樣本中所有地區的人均糧食播種面積中位數時,設定為大規模經營地區,否則為小規模經營地區,進而分別估計新型城鎮化對糧食GTFP 增長的異質性影響。由回歸結果可以發現(表9),新型城鎮化能夠顯著提高大規模經營地區的糧食GTFP,而對小規模經營地區的糧食GTFP 影響并不顯著。其原因可能在于,新型城鎮化進程中的各種成果向農村惠及時,大規模經營地區更有能力、更有意愿主動吸收和應用農業新技術和高效管理模式以充分發揮規模經濟效應,同時大規模經營地區的專業化、規?；髴糨^多,他們基于當前收益最大化和未來長遠效益的綜合考慮,更愿意選擇清潔、精細化的新技術替代成本較高的柴油、化肥、農藥等要素投入,這不僅能減少糧食生產碳排放和環境污染,還能促進新一輪綠色技術代替高污染、高排放的傳統農業技術,進而在很大程度上推動糧食GTFP 的提高。而小規模經營地區的農戶缺乏對新型城鎮化過程中產生的先進生產和管理方式的主動了解,且學習和掌握現代綠色科學技術的能力相對有限;另一方面,由于耕地細碎化,采用新型綠色技術無疑成倍放大小農戶原有的經濟成本,因此新型城鎮化發展水平的提高還未能顯著影響小規模經營農戶的糧食GTFP。

表9 新型城鎮化對糧食綠色全要素生產率(GTFP)影響的經營規模異質性分析回歸結果Table 9 Regression results of heterogeneity analysis of operation scale of the impact of new urbanization on grain green total factor productivity (GTFP)

3.6 機制分析

根據本文的理論機制分析,新型城鎮化對促進糧食GTFP 增長的過程中,技術創新起著重要的中介作用,因此選用中介效應模型對技術創新這一影響路徑進行實證檢驗,同時為保證實證結果的穩健性,加入IV-2SLS 模型做對比分析(表10)。首先,將新型城鎮化與技術創新回歸,模型(3)、模型(4)回歸結果均顯示新型城鎮化在1%的置信水平上對技術創新產生正向影響,說明提高新型城鎮化發展水平能夠提升技術創新。進一步地,將新型城鎮化、技術創新與糧食GTFP 進行回歸,根據模型(5)、模型(6)的回歸結果可知,新型城鎮化和技術創新對糧食GTFP 均會產生顯著的正向影響。另外,對比模型(1)、模型(2)在加入技術創新水平之后,新型城鎮化對糧食GTFP 的影響系數變小,說明在兩者之間技術創新發揮了部分中介作用,即存在“新型城鎮化→技術創新→提升糧食GTFP”的作用機制。

表10 技術創新對新型城鎮化影響糧食綠色全要素生產率(GTFP)的中介效應回歸結果Table 10 Regression results of mediating effects of technological innovation on impact of new urbanization on grain green total factor productivity (GTFP)

為進一步驗證技術創新的中介效應,在此對其進行Bootstrap 和Sobel 檢驗。檢驗結果(表11)表明,直接效應和中介效應的系數顯著且均不包含零值,因此根據溫忠麟等[30]的研究,可以認為技術創新的中介作用成立。另外,Sobel 檢驗的P值(表12)通過了1%的顯著性檢驗,且占比為0.5443。再次印證了新型城鎮化促進糧食GTFP 提高的過程中在一定程度上是通過技術創新來實現的,驗證了該文假說2的成立。

表11 技術創新對新型城鎮化影響糧食綠色全要素生產率的中介效應和直接效應的Bootstrap 法檢驗結果Table 11 Test results of mediating effect and direct effect of technological innovation on impact of new urbanization on grain green total factor productivity (GTFP) by Bootstrap method

表12 技術創新對新型城鎮化影響糧食綠色全要素生產率(GTFP)的中介效應的Sobel 法檢驗結果Table 12 Test results of Sobel test of mediating effect of technological innovation on impact of new urbanization on grain green total factor productivity (GTFP)

3.7 進一步分析-農村人力資本的調節效應

前文理論分析表明農村人力資本會強化新型城鎮化對糧食GTFP 的影響。本研究采用固定效應模型和IV-2SLS 模型并分別設立去中心化后的健康性人力資本(c_HH)、教育性人力資本(c_HE)和遷移性人力資本(c_HT)與新型城鎮化(c_UR)的交互項,進行實證檢驗這3 種形式的人力資本對新型城鎮化的促進效應發揮著正向調節作用這一理論假設。

結果如表13 所示,由模型(1)至模型(6)的結果可知,無論采用固定效應模型或IV-2SLS 模型,新型城鎮化的系數均在1%的水平顯著為正,另外,本文所考察的3 種形式的農村人力資本與新型城鎮化的交互項系數也均顯著且方向為正,分別為10.0115、2.9249 和8.1984,說明健康性人力資本、教育性人力資本和遷移性人力資本均強化了新型城鎮化對糧食GTFP 的促進效應,且健康性人力資本的正向調節效應最強,遷移性人力資本次之,教育性人力資本相對較弱。健康性人力資本是人類從事生產活動的基礎,不僅能激發農村勞動力的勞動動能以保證勞動供給規模,還能發揮專注力和創造力以保持較高的勞動生產率和勞動供給質量,對糧食GTFP 的增長發揮著重要的基礎性作用。遷移性人力資本的提高在新型城鎮化進程中有助于加強城市與農村的聯系,有效促進要素的自由流動進而優化要素資源配置效率,所以能顯著強化糧食GTFP 的增長。而教育性人力資本雖然對勞動力知識水平和創新能力的提高起主導作用,但教育性人力資本投資具有間接性、長期性和遲效性的特點,且一般受教育水平越高的農村勞動力越傾向于從事報酬更高的第二、三產業,進而弱化了其在新型城鎮化對糧食GTFP 影響中發揮的正向調節作用。同時,上述結果也表明,在新型城鎮化進程中增加農村人力資本投資,能顯著促進糧食GTFP 的增長。

表13 農村人力資本與新型城鎮化對糧食綠色全要素生產率(GTFP)的交互效應回歸結果Table 13 Regression results of interaction effect between rural human capital and new urbanization on grain green total factor productivity (GTFP)

4 結論與建議

本文基于2007—2021 年中國31 個省份(直轄市、自治區,不含港澳臺地區)的面板數據,首先利用SBM-GML 指數模型和熵值法分別測度中國各省份的糧食GTFP 及新型城鎮化綜合發展水平,其次運用面板回歸模型實證分析新型城鎮化對糧食GTFP的影響,最后分別檢驗了技術創新的中介效應以及農村人力資本的調節效應。研究發現: 第一,在樣本期內,全國糧食GTFP 年均值為1.0082,說明我國糧食GTFP 存在一定程度的改善,且呈現波動上升的態勢;新型城鎮化發展水平不斷提高,省域間新型城鎮化水平的差異呈現不斷縮小趨勢。第二,從影響效果看,新型城鎮化對糧食GTFP 具有顯著的促進效應,且存在明顯的區域差異和地區經營規模差異,新型城鎮化能顯著促進糧食主產區、產銷平衡區和大規模經營地區的糧食綠色生產,對主銷區和小規模經營地區的作用效果并不顯著。第三,從中介效應和調節效應看,技術創新在新型城鎮化促進糧食GTFP中發揮著中介作用,且中介效應達54.43%;健康性人力資本、教育性人力資本以及遷移性人力資本均在新型城鎮化對糧食GTFP 影響中發揮正向調節作用。

基于上述結論,提出如下政策建議:

第一,新型城鎮化對糧食GTFP 的促進效應主要通過技術進步實現的,而對糧食技術效率具有顯著負向影響,因此應降低新型城鎮化進程中對糧食綠色生產所帶來的負面沖擊,減小城市對農村和糧食生產部門的虹吸效應,充分發揮城市現代先進生產要素的擴散效應,促使糧食產業轉向以知識、技術要素為主導的內生經濟增長模式的結構性調整。同時要引入現代高效節能的新型農業基礎設施并促進要素質量升級,以加快我國農業生產部門的現代化體系建設,減少糧食生產碳排放和面源污染,提高產出水平和糧食GTFP。第二,要引導新型城鎮化健康有序發展,并促進城市各企業積極參與糧食生產科技的研發,通過政策引導與市場機制相結合加快綠色高效生產技術向農村轉移,進而有效發揮新型城鎮化的技術創新效應,推動糧食產業綠色發展。同時,應注重培育農村人力資本,隨著城鎮化進程中種糧勞動力的減少,應不斷增加農村居民醫療保健、文教娛樂及交通通信等方面的投資,培養有知識、有技術、有眼光的新型職業農民來彌補勞動力供給規模和質量上的缺失,強化新型城鎮化對糧食GTFP的促進效應。第三,目前我國財政支農水平規模不斷擴大,但對部分地區的糧食綠色發展正向促進作用遞減。因此在不斷增強農業財政投資力度的同時,也需要合理規劃財政投資結構、提升財政投資效率,充分發揮農業財政支出的實際效果。